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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Milho e Sorgo. |
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Data corrente: |
14/08/2014 |
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Data da última atualização: |
18/08/2015 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
SOUZA, A. G. C. de; COTA, L. V.; SILVA, D. D. da; COSTA, R. V. da; LANZA, F. E. |
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Afiliação: |
ANDRE GOMES COELHO DE SOUZA, UFV, Viçosa, MG.; LUCIANO VIANA COTA, CNPMS; DAGMA DIONISIA DA SILVA, CNPMS; RODRIGO VERAS DA COSTA, CNPMS; FABRICIO EUSTAQUIO LANZA, UFV, Viçosa, MG. |
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Título: |
Quantificação de perdas na produção de grãos causadas pela antracnose foliar em diferentes genótipos de sorgo. |
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Ano de publicação: |
2014 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO NACIONAL DE MILHO E SORGO, 30.; SIMPÓSIO SOBRE LEPDÓPTEROS COMUNS A MILHO, SOJA E ALGODÃO, 1., 2014, Salvador. Eficiência nas cadeias produtivas e o abastecimento global: resumos expandidos. Sete Lagoas: Associação Brasileira de Milho e Sorgo, 2014. |
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Descrição Física: |
1 CD-ROM. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Trabalho publicado também no 7º Seminário de Iniciação Científica PIBIC/BIC Júnior, 2014, Sete Lagoas. |
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Thesagro: |
Epidemiologia; Linhagem; Sorghum Bicolor. |
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Thesaurus Nal: |
Colletotrichum sublineolum. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/106658/1/Quantificacao-perdas.pdf
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Marc: |
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300 $c1 CD-ROM.
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Registro original: |
Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Amazônia Oriental. |
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Data corrente: |
07/03/2024 |
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Data da última atualização: |
07/03/2024 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
C. NETO, M. F.; RAMOS, A. J. A.; CARDOSO, J. P. S.; DIREITO, W. V.; ALBUQUERQUE, V. C. N.; OLIVEIRA, M. E. C.; PEREIRA, D. S.; OLIVEIRA, R. C. L. |
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Afiliação: |
MANOEL F. C. NETO, UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ; ANDRÉ J. A. RAMOS, UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ; JOÃO P. S. CARDOSO, UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ; WILLIAM V. DIREITO, UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ; VIVIAN C. N. ALBUQUERQUE, UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DA AMAZÔNIA; MARCOS ENE CHAVES OLIVEIRA, CPATU; DANIEL SANTIAGO PEREIRA, CPATU; ROBERTO C. L. OLIVEIRA, UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ. |
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Título: |
Native Bee Scan: app inteligente para identificação de abelhas nativas utilizando técnicas de IA. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
In: ESCOLA REGIONAL DE ALTO DESEMPENHO NORTE 2, 3.; ESCOLA REGIONAL DE APRENDIZADO DE MÁQUINA E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NORTE 2, 3., 2023, Belém, PA. Anais... Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2023. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Apresentamos o Native Bee Scan, aplicativo que utiliza técnicas de machine learning (ML) e visão computacional para identificar espécies de abelhas nativas sem ferrão, com foco em duas espécies, a Uruçu-amarela (Melípona flavolineata Friese) e Uruçu-cinzenta (Melipona fasciculata Smith), que desempenham um papel importante para o meio ambiente e para a criação de novos produtos baseados na biodiversidade Amazônica. Para isso, foi criado um banco de dados chamado Nbees_Dataset, com mais de 8000 imagens utilizando técnicas de Data Augmentastion, para auxiliar o desenvolvimento de um modelo de deep learning (DL). Foram realizados testes de inferência e acurácia do modelo em dispositivos Android, com precisão de 96,47%. |
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Palavras-Chave: |
Abelha nativa sem ferrão; Aplicativo; Inteligência artificial. |
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Thesagro: |
Abelha. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1162659/1/Native-Bee-Scan.pdf
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Marc: |
LEADER 01654nam a2200241 a 4500
001 2162659
005 2024-03-07
008 2023 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aC. NETO, M. F.
245 $aNative Bee Scan$bapp inteligente para identificação de abelhas nativas utilizando técnicas de IA.$h[electronic resource]
260 $aIn: ESCOLA REGIONAL DE ALTO DESEMPENHO NORTE 2, 3.; ESCOLA REGIONAL DE APRENDIZADO DE MÁQUINA E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NORTE 2, 3., 2023, Belém, PA. Anais... Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação$c2023
520 $aApresentamos o Native Bee Scan, aplicativo que utiliza técnicas de machine learning (ML) e visão computacional para identificar espécies de abelhas nativas sem ferrão, com foco em duas espécies, a Uruçu-amarela (Melípona flavolineata Friese) e Uruçu-cinzenta (Melipona fasciculata Smith), que desempenham um papel importante para o meio ambiente e para a criação de novos produtos baseados na biodiversidade Amazônica. Para isso, foi criado um banco de dados chamado Nbees_Dataset, com mais de 8000 imagens utilizando técnicas de Data Augmentastion, para auxiliar o desenvolvimento de um modelo de deep learning (DL). Foram realizados testes de inferência e acurácia do modelo em dispositivos Android, com precisão de 96,47%.
650 $aAbelha
653 $aAbelha nativa sem ferrão
653 $aAplicativo
653 $aInteligência artificial
700 1 $aRAMOS, A. J. A.
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700 1 $aDIREITO, W. V.
700 1 $aALBUQUERQUE, V. C. N.
700 1 $aOLIVEIRA, M. E. C.
700 1 $aPEREIRA, D. S.
700 1 $aOLIVEIRA, R. C. L.
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Registro original: |
Embrapa Amazônia Oriental (CPATU) |
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